处理大型数据集是很困难的在所有用Python完成的分析和机器学习活动中都很重要。缺乏对性能的理解可以增强策略,而记忆会导致糟糕的结果,因此需要使用正确的策略。以下是一些在Python中管理大型数据集的有效技巧。
优化数据类型
使程序使用更少字节内存的过程是至关重要的,必须做的最好的事情之一就是处理数据类型。例如,将int64列替换为较小的数字范围(例如,使用int8数据类型)是有益的。此外,当不同值的数量较少时,将对象类型重新分类为分类类型是有益的。这种方法减少了内存使用,同时提高了进程执行的速度。
在块中加载数据
这意味着如果加载了大型数据集,那么为了避免内存堵塞,它们一次会以较小的包预加载。Pandas中的read_csv()函数使用块大小参数,这意味着数据是按部分或数据块处理的。这使得迭代处理每个块成为可能;这也意味着不适合存储的数据可以一次处理一部分。
使用高效的文件格式
使用适当的文件格式(如Parquet和Feather)可以提高写入和读取速度。它是“查询友好”和压缩数据,使它更快地加载数据比使用格式,如“CSV”。
利用Dask进行并行计算
Dask也是f的扩展可以执行核外计算和并行计算的Pandas框架。有趣的是,这意味着LT实际上可以处理比分区内存大小更大的数据集跨一个或多个核心或集群进行计算,从而获得更好的性能。
利用内存高效的库
f像Vaex这样的框架被用来提高数据处理的速度。Vaex可以处理核外数据Rames,这是一个特性,它提供了处理不适合系统内存的数据集而不加载它们的可能性。这种能力对于各种目的的大数据分析最为有效。
执行现场操作
就地处理数据对象可以避免生成无法存储在计算机中的新副本。大多数Pandas方法都允许inplace=True选项,该选项可以在Data f中进行更改名称级别,而无需创建新的Data拉梅。在操作数据期间,它消耗的内存也更少。
应用矢量化操作
利用NumPy和Pandas的矢量化操作可以显著加快计算速度。这些操作一次处理整个数组,避免了Python循环的开销,并导致更有效的数据处理。
实现垃圾收集
这应该是。仅在直接启动Python垃圾收集器时执行,但是,这在执行大量数据计算和内存成为关键资源时非常有用。在GC模块中,总是有满的co控制垃圾收集,这可以在处理大量数据时派上用场。
尽早过滤和子集数据
由o它只加载所需的列和行,从而减少所需的内存量。一般来说,通过在数据表中指定必要的象限端口处理和通过过滤数据在0通过后续处理,您可以减少在任何给定时间可能存储在内存中的信息量,并将数据处理转换为更少的时间和内存占用nsuming操作。
有限公司内部分布式计算rameworks
对于真正大规模的数据,一些分布式计算Apache Spark等框架非常有用。PySpark是用于Spark的Python API,它可以帮助程序跨集群或跨多个系统处理大数据,这些系统提供了处理比系统可以处理的数据量更大的能力。
通过实现这些策略,您可以在Python中有效地管理和分析大型数据集,确保高效和可扩展的数据处理工作流。
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